數據挖掘技術在農業機械質量控制中的應用

劉劍洋

摘要：信息時代的來臨，使得信息技術在人們生產生活中更加深入和廣泛地發揮作用，包括農業機械領域的生產建設，信息技術在質量控制中的重要性日益凸顯。將數據挖掘技術用于農業機械的質量控制過程，這已經成為業內進行相關管理的重要途徑，也對農業生產產生有力的推動作用。該文針對數據挖掘技術在農業機械質量控制中的具體應用進行較為系統的分析，對其實現的方式和方法進行詮釋，有較強的針對性和適用性，對相關研究有一定的借鑒價值。

關鍵詞：農業機械;質量控制;數據挖掘;應用

農業機械的質量直接決定了整個生產過程的效率，同時也對農業生產的成本控制產生較大影響，為進一步提升農業機械的運行質量及其穩定性，需要采取一些必要的技術對整個質量控制進行管理，實現管理的科學化和效益化。傳統質量控制方法更多是就事論事地解決問題，只有故障發生才能進行相應的維護和檢修，效率低，成本高。采取數據挖掘技術可以對整個農業機械的整個運營狀態進行全面管理和有效控制，實現更為精準的質量控制效果。

1 ? 數據挖掘技術概述

數據挖掘技術是基于信息技術的數據管理技術，從根源上看，該技術屬于數據庫技術范疇，是針對大量、片面、模糊、存在干擾的實際應用數據，提取各種有價值的數據的高級處理過程。這些數據的處理所依據的規則包括了統計學、人工智能和數據庫等一系列技術的整合，是典型的交叉學科，并在很多領域取得了非常大的成就。就農業機械質量控制而言，數據挖掘技術可以對農業機械的應用情況和故障信息等進行綜合分類管理，使得整個農業機械質量控制的大量雜亂信息被合理化處理，得出的結果有助于對農業機械的檢修維護，提高農業機械的工作穩定性和使用壽命。

2 ? 數據挖掘技術在農業機械質量控制中的應用

近些年來，數據挖掘技術得以迅速發展并廣泛應用，并對很多領域產生了革命性的推動作用，使得傳統產業在新技術的整合下其實際生產力水平得到極大發展。農業機械質量控制采用數據挖掘技術，可以有效提升整體控制水平，為生產效益提供更為有力的保障。

2.1 ?數據挖掘中的算法選擇

在數據挖掘技術中，分類算法是最常用的一種算法選擇，在該算法中將農業機械質量控制問題作為一個事件的歸類，并采用分類模型對該事件進行描述和分析。同時，也需要基于這些分類數據對其他未知信息內容進行預測，使得一些存在偏差和噪聲的信息數據內容能夠得到充分補償，對整個故障以及檢修等情況的計算和質量管理形成總體保障效果。

對數據挖掘進行分類計算的直接目的就是基于對輸入數據的合理化分析，形成對數據源信息特性的有效歸納和梳理，為每一個類別確定唯一對應且描述準確的模型，這些模型以數學建模的方式進行展現。完成系統的建模后，就能夠對所記錄的數據進行進一步的細化分析整理，因為不同的類別中已經形成了較大的一致性，因而使得這種分析處理可以實現高質量和高效率。這在實際的數據挖掘中有著非常重要的價值，也是采取相應數據挖掘技術的關鍵基礎。

2.2 ?農業機械質量控制應用處理

具體的農業機械質量控制應用可以包括以下幾個步驟：

2.2.1 ?原始數據整理

利用原始數據直接進行數據挖掘幾乎是不可能的，因此，數據預處理模塊功能在整個系統是必要環節，其可以為數據挖掘算法提供完整準確并有一定針對性的數據內容。農業機械質量控制系統中所得的數據來自生產單位不同數據庫系統，信息內容非常龐雜，采集和加工的方法有別，數據描述的格式也各不相同。很多原始數據的屬性值缺失或者不確定，還存在含有噪聲和維度高的問題。要對原始數據進行整理，確定數據挖掘所需的數據源。

2.2.2 ?建立挖掘數據庫

確定要挖掘的數據源，進行數據收集。在系統中，數據源是經過整理后的產品故障信息數據庫。數據分布在不同的數據庫中，合并與整合是把來自不同數據源的數據合并到同一個數據挖掘庫中，并且要使那些沖突和不一致的數據一致化。由于不同的數據庫間的數據定義和使用上存在巨大的差異，使用數據集成的原則進行處理。

盡可能賦予屬性名和屬性值明確的含義，以形成統一數據源的屬性值，多個數據源合并時要把相同屬性值統一起來。需要去除重復屬性，原始數據中會出現意義相同或者可以用于表示同一信息的多個屬性。在此基礎上進行數據離散化，對于給定的數據屬性，概念分層定義了該屬性的一個離散化。概念分層可以用來歸約數據。由于產品故障信息數據庫中的屬性大多具有有限的不同值 ， 可以生成分類屬性的概念分層。

3 ? 結語

綜上所述，數據挖掘技術廣泛用于各個領域，在農業機械質量控制方面，通過數據挖掘技術的充分運用，能夠實現對相關信息的綜合處理，克服傳統質量控制的雜亂狀態，實現故障檢修和維護的高效益控制。我國農業生產領域在實現規模化發展中，對于農業機械的質量需求越來越高，通過數據挖掘技術的充分利用，對于整個農業領域的信息化和智能化建設也有巨大的影響，是提升農業生產力重要的保障方式。

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